Firwat Datereinigung kritesch ass a wéi Dir Datereinheetsprozesser a Léisunge implementéiere kënnt

Datenreinigung: Wéi rengt Dir Är Donnéeën

Schlecht Datequalitéit ass eng steigend Suerg fir vill Geschäftsleit well se hir geziilt Ziler net erreechen. D'Team vun Datenanalytiker - dat soll zouverlässeg Datenabléck produzéieren - verbréngt 80% vun hirer Zäit fir Daten ze botzen an ze preparéieren, an nëmmen 20% vun der Zäit ass lénks fir déi tatsächlech Analyse ze maachen. Dëst huet e groussen Impakt op d'Produktivitéit vum Team well se d'Datequalitéit vu multiple Datesets manuell musse validéieren.

84% vun de CEOe si besuergt iwwer d'Qualitéit vun den Donnéeën op deenen se hir Entscheedungen baséieren.

Global CEO Outlook, Forbes Insight & KPMG

Nodeems se sou Themen konfrontéiert sinn, sichen d'Organisatiounen no enger automatiséierter, méi einfacher a méi präziser Manéier fir Daten ze botzen an ze standardiséieren. An dësem Blog wäerte mir e puer vun de Basisaktivitéite kucken, déi an der Datereinigung involvéiert sinn, a wéi Dir se implementéiere kënnt.

Wat ass Datereinigung?

Datereinigung ass e breede Begrëff deen op de Prozess bezitt fir Daten fir all virgesinn Zweck benotzbar ze maachen. Et ass en Datequalitéit Fixéierungsprozess deen falsch an ongëlteg Informatioun aus Datesets a standardiséierte Wäerter eliminéiert fir eng konsequent Vue iwwer all disparate Quellen z'erreechen. De Prozess enthält normalerweis déi folgend Aktivitéiten:

  1. Ewechzehuelen an ersetzen - Felder an engem Dataset enthalen dacks Lead- oder Tracing Charaktere oder Punktuatioune, déi guer näischt sinn a musse fir eng besser Analyse ersat oder geläscht ginn (z. 
  2. Parse a fusionéieren - Heiansdo Felder enthalen aggregéiert Daten Elementer, Zum Beispill, der Schéckt Feld enthält Strooss ZuelStreetNameGefillerStat, etc.. An esou Fäll mussen aggregéiert Felder an getrennten Kolonnen parséiert ginn, während e puer Kolonnen zesummegefaasst musse ginn fir e bessere Bléck op d'Donnéeën ze kréien - oder eppes wat fir Äre Gebrauchsfall funktionnéiert.
  3. Transforméieren Daten Zorte - Dëst beinhalt d'Ännerung vun der Datentyp vun engem Feld, sou wéi eng Transformatioun Telefonsnummer Feld dat virdru war String ze maachen Zuel. Dëst garantéiert datt all Wäerter am Feld korrekt a valabel sinn. 
  4. Musteren validéieren - E puer Felder sollen e valabelt Muster oder Format verfollegen. Dofir erkennt de Prozess vun der Datereinigung aktuell Musteren an transforméiert se fir Genauegkeet ze garantéieren. Zum Beispill, de US Telefon Zuel no der Muster: AAA-BBB-CCCC
  5. Kaméidi ewechhuelen - Datefelder enthalen dacks Wierder déi net vill Wäert addéieren an dofir Kaméidi aféieren. Zum Beispill, betruecht dës Firmennimm 'XYZ Inc.', 'XYZ Incorporated', 'XYZ LLC'. All Firmennimm sinn d'selwecht awer Är Analyseprozesser kënnen se als eenzegaarteg betruechten, a Wierder wéi Inc., LLC, an Incorporated ze läschen kann d'Genauegkeet vun Ärer Analyse verbesseren.
  6. Match Daten fir Duplikaten z'entdecken - Datesets enthalen normalerweis verschidde Rekorder fir déiselwecht Entitéit. Kleng Variatiounen an de Clientennimm kënnen Äert Team féieren fir verschidde Entréen an Ärer Clientsdatenbank ze maachen. E proppert a standardiséierte Dataset soll eenzegaarteg records enthalen - ee Rekord pro Entitéit. 

Strukturéiert versus onstrukturéiert Donnéeën

Ee modernen Aspekt vun digitalen Donnéeën ass datt et net konsequent ass fir an en numerescht Feld oder Textwäert ze passen. Strukturéiert Donnéeën ass wat Firme normalerweis mat schaffen - quantitativ Daten gespäichert a spezifesche Formater wéi Spreadsheets oder Dëscher fir méi einfach ze schaffen. Wéi och ëmmer, Geschäfter schaffen och ëmmer méi mat onstrukturéierten Donnéeën ... dat ass qualitativ Donnéeën.

E Beispill vun onstrukturéierten Donnéeën ass natierlech Sprooch aus Text-, Audio- a Videoquellen. Een allgemengt am Marketing ass d'Markesentimenter aus Online Bewäertungen ze sammelen. D'Stäreoptioun ass strukturéiert (z.B. Score vun 1 bis 5 Stären), awer de Kommentar ass onstrukturéiert an déi qualitativ Donnéeën mussen duerch natierlech Sproochveraarbechtung veraarbecht ginn (PNL) Algorithmen fir e quantitative Wäert vum Gefill ze bilden.

Wéi sécherstellen ech propper Donnéeën?

Déi effektivst Mëttel fir propper Donnéeën ze garantéieren ass all Entréespunkt op Är Plattformen z'iwwerpréiwen an se programmatesch ze aktualiséieren fir sécherzestellen datt d'Donnéeën richteg agefouert ginn. Dëst kann op e puer Weeër erreecht ginn:

  • Verlaangt Felder - eng Form oder Integratioun ze garantéieren muss spezifesch Felder passéieren.
  • Benotzt Felddatentypen - limitéiert Lëschte fir Auswiel ubidden, reegelméisseg Ausdréck fir Daten ze formatéieren, an Daten an de passenden Datetypen ze späicheren fir Daten op dat richtegt Format an Typ gespäichert ze beschränken.
  • Drëtt Partei Service Integratioun - Integratioun vun Drëtt-Partei-Tools fir sécherzestellen datt d'Donnéeën richteg gespäichert sinn, wéi en Adressfeld dat d'Adress validéiert, kann konsequent Qualitéitsdaten ubidden.
  • Validatioun - Är Clienten hir Telefonsnummer oder E-Mailadress ze validéieren kann sécherstellen datt korrekt Daten gespäichert ginn.

En Entrée muss net nëmmen eng Form sinn, et sollt de Connector tëscht all System sinn, deen Daten vun engem System an en anert passéiert. Firmen benotzen dacks Plattforme fir (ETL) Daten tëscht Systemer ze extrahieren, ze transforméieren an ze lueden fir sécherzestellen datt propper Daten gespäichert ginn. Firmen sinn encouragéiert ze Leeschtunge daten Entdeckung Audits fir all Entréespunkten, Veraarbechtung an Notzungspunkte fir d'Donnéeën an hirer Kontroll ze dokumentéieren. Dëst ass kritesch fir d'Konformitéit mat Sécherheetsnormen a Privatsphärreglementer ze garantéieren.

Wéi Botzen Är Donnéeën?

Wärend propper Donnéeën optimal wieren, existéieren legacy Systemer a lax Disziplin fir Datenimport an Erfaassung dacks. Dëst mécht d'Datenreinigung en Deel vun de meescht Marketingteams Aktivitéiten. Mir hunn d'Prozesser gekuckt, déi Datenreinigungsprozesser involvéieren. Hei sinn déi fakultativ Weeër wéi Är Organisatioun Datenreinigung implementéiere kann:

Optioun 1: Benotzt eng Code-baséiert Approche

Python an R sinn zwou allgemeng benotzt Programméierungssprooche fir Kodéierungsléisungen fir Daten ze manipuléieren. Skripte schreiwen fir Daten ze botzen ka profitabel schéngen well Dir d'Algorithmen no der Natur vun Ären Donnéeën ofstëmmt, nach ëmmer kann et schwéier sinn dës Skripte mat der Zäit z'erhalen. Ausserdeem ass déi gréissten Erausfuerderung mat dëser Approche eng generaliséiert Léisung ze codéieren déi gutt mat verschiddenen Datesätz funktionnéiert, anstatt spezifesch Szenarien ze codéieren. 

Optioun 2: Benotzt Plattform Integratioun Tools

Vill Plattforme bidden programmatesch oder codelos Stecker Daten tëscht Systemer am richtege Format ze verschwannen. Built-in Automatisatiounsplattformen gewannen Popularitéit sou datt Plattforme méi einfach tëscht den Toolsets vun hirer Firma integréiere kënnen. Dës Tools enthalen dacks ausgeléist oder geplangte Prozesser déi kënne lafen beim Importéieren, Ufroen oder Schreiwen vun Daten vun engem System an en anert. E puer Plattformen, wéi Roboter Prozess Automatiséierung (RPA) Plattformen, kënne souguer Daten op Schiirme aginn wann Datenintegratiounen net verfügbar sinn.

Optioun 3: Kënschtlech Intelligenz benotzen

Real-Welt Datesätz si ganz divers an d'Ëmsetzung vun direkten Aschränkungen op de Felder kann ongenau Resultater ginn. Dëst ass wou kënschtlech Intelligenz (AI) ka ganz hëllefräich sinn. Trainingsmodeller op korrekt, valabel a präzis Donnéeën an dann déi trainéiert Modeller op erakommen records benotzen kënnen hëllefen Anomalien ze markéieren, Reinigungsméiglechkeeten z'identifizéieren, etc.

E puer vun de Prozesser déi mat AI kënne verbessert ginn wärend der Datereinigung ginn hei ënnen ernimmt:

  • Anomalien an enger Kolonn z'entdecken.
  • Identifikatioun falsch relational Ofhängegkeeten.
  • Fannen duplizéiert records duerch Clustering.
  • Auswiel vun Master records baséiert op der berechnen Wahrscheinlechkeet.

Optioun 4: Selbstservicer Datenqualitéit Tools benotzen

Verschidden Ubidder bidden verschidden Datequalitéitsfunktiounen als Tools verpackt, wéi z Daten Botzen Software. Si benotzen industrieféierend wéi och propriétaire Algorithmen fir Profiléierung, Botzen, Standardiséierung, Matching a Fusioun vun Daten iwwer ënnerschiddlech Quellen. Esou Tools kënnen als Plug-and-Play handelen an erfuerderen déi mannst Unboardingzäit am Verglach mat anere Approche. 

Donnéeën Leeder

D'Resultater vun engem Datenanalyseprozess si sou gutt wéi d'Qualitéit vun den Inputdaten. Aus dësem Grond, d'Erausfuerderunge vun der Datequalitéit ze verstoen an eng End-to-End-Léisung ëmzesetzen fir dës Feeler ze korrigéieren kann hëllefen Är Donnéeën propper, standardiséiert a benotzbar fir all virgesinn Zweck ze halen. 

Data Ladder bitt e Feature-räich Toolkit, deen Iech hëlleft inkonsistent an ongëlteg Wäerter ze eliminéieren, Musteren ze kreéieren an ze validéieren, an eng standardiséierter Vue iwwer all Datequellen z'erreechen, fir eng héich Datequalitéit, Genauegkeet an Usability ze garantéieren.

Data Leeder - Data Cleansing Software

Besicht Data Leeder fir Méi Informatioun